resnet50轻量化改进

ResNet-50是一种经典的深度学习模型，但它的参数量较大，不适合在资源受限的设备上部署。为了轻量化ResNet-50，可以采用EfficientNet作为替代的backbone。EfficientNet是一种高效的卷积神经网络模型，它通过改进网络结构和调整网络参数来提高模型的性能和效率。

具体的改进步骤如下：
1. 将EfficientNet替换ResNet-50作为backbone：EfficientNet是一种基于自动化网络结构搜索的模型，它通过改进网络结构和调整网络参数来提高模型的性能和效率。将EfficientNet作为backbone可以减少模型的参数量和计算量，从而实现轻量化的效果。

2. 深度可分离模块：深度可分离卷积是一种有效的卷积操作，它将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤。深度可分离卷积可以减少参数量和计算量，同时保持模型的表达能力。

通过以上改进，可以实现对ResNet-50的轻量化。EfficientNet作为backbone可以提高模型的性能和效率，而深度可分离模块可以减少参数量和计算量。这些改进可以使得轻量化的ResNet-50在资源受限的设备上更加高效地运行。